文章目录一、背景1.ChatGLM的开源地址2.ChatGLM-6B模型二、服务器选型2.1.运行要求2.2.服务器选型三、服务器配置3.1.注册使用3.2.购买服务器并安装镜像四、部署ChatGLM4.1.conda环境安装4.2.下载ChatGLM源代码4.3.下载模型4.4.安装依赖4.4.启动脚本修改4.5.启动ChatGLM五、使用六、对话效果七、关闭服务八、重启服务六、异常汇总6.1.notfoundicetk一、背景最近GPT不仅发布了GPT-4，而且解除封印可以联网了。不得不赞叹AI更新迭代的速度真快，都跟不上节奏了。但是大家也注意到了吧，随着GPT的每次更新，OpenAI对其
使用ChatGLM-6B模型训练自己的数据集使用ChatGLM-6B训练自己的数据集1.安装软件依赖2.下载数据集3.训练3.1将数据集上传到服务器中，查看数据样式：3.2修改ptuning中的train.sh3.3开始训练4.模型评估5.模型验证总结本项目实现了对于ChatGLM-6B模型基于P-Tuningv2的微调。P-Tuningv2将需要微调的参数量减少到原来的0.1%，再通过模型量化、GradientCheckpoint等方法，最低只需要7GB显存即可运行。下面以ADGEN(广告生成)数据集为例介绍代码的使用方法。使用ChatGLM-6B训练自己的数据集1.安装软件依赖##运行微调
GitHub-liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide:LangChain的中文入门教程LangChain的中文入门教程.ContributetoliaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-GuidedevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide 目录一、安装langchain二、langchain依赖LLM模型、数
文章信息name_en:GLM-130B:ANOPENBILINGUALPRE-TRAINEDname_ch:Glm-130B：开放双语预训练模型paper_addr:https://arxiv.org/abs/2210.02414doi:10.48550/arXiv.2210.02414date_read:2023-03-23date_publish:2023-01-01tags:[‘深度学习’,‘自然语言处理’]author:AohanZengcode:https://github.com/THUDM/GLM-130B/citation:4读后感2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球
ChatGLM-6B自3月14日发布以来，深受广大开发者喜爱。截至6月24日，来自Huggingface上的下载量已经超过300w。为了更进一步促进大模型开源社区的发展，我们再次升级ChatGLM-6B，发布ChatGLM2-6B。在主要评估LLM模型中文能力的C-Eval榜单中，截至6月25日ChatGLM2模型以71.1的分数位居Rank0，ChatGLM2-6B模型以51.7的分数位居Rank6，是榜单上排名最高的开源模型。CEval榜单，ChatGLM2暂时位居Rank0，ChatGLM2-6B位居Rank6ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，
在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数据集进行训练，这些数据集包括书籍、文章、网站和其他来源。通过分析数据中的统计模式，LLM可以预测给定输入后最可能出现的单词或短语。以上是目前的LLM的一个全景图。在本文中，我将演示如何利用LLaMA7b和Langchain从头开始创建自己的DocumentAssistant。背景知识1、LangChain🔗LangChain是一个令人印象深
漏洞简介LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。在LangChain受影响版本中，由于load_prompt函数加载提示文件时未对加载内容进行安全过滤，攻击者可通过构造包含恶意命令的提示文件，诱导用户加载该文件，即可造成任意系统命令执行。漏洞复现在项目下编写 test.pyfromlangchain.promptsimportload_promptif__name__=='__main__': loaded_prompt=load_prompt("system.py")同级目录下编写 system.py执行系统命令 dirimportosos.system("d
ChatGLM-6B自3月发布以来，在AI社区爆火，GitHub上已斩获29.8k星。如今，第二代ChatGLM来了！清华KEG和数据挖掘小组（THUDM）发布了中英双语对话模型ChatGLM2-6B。图片项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BHuggingFace：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b最新版本ChatGLM2-6B增加了许多特性：-基座模型升级，性能更强大-支持8K-32k的上下文-推理性能提升了42%-对学术研究完全开放，允许申请商用授权值得一提的是，在中文C-Eval榜单中，ChatG
1、把https://colab.research.google.com/drive/1zTTPYk51WvPV8GqFRO18kDe60clKW8VV拷贝到自己的drive 2、先运行3、然后下拉到最下面APIChains-OpenMeteo-WeatherinformationcanthrowerrorsbasedonAPIreturnlength原理是用自然语言问OpenMeteoAPI关于某个地区的天气。得到长沙的天气是22.9°，可以打开天气预报查看，也是差不多这个温度 下面代码可以继续提问，北京会不会下雨chain_new.run('IsitraininginBeijing?')
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。今天给大家分享如何在矩池云服务器复现ChatGLM-6B，用GPU跑模型真是丝滑啊。硬件要求如果是GPU：显存需要大于6G。Cha
